一種可用于機器視覺的高動態(tài)范圍現(xiàn)實場景信息重構方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領域，具體是一種可用于機器視覺的高動態(tài)范圍現(xiàn)實場 景f目息重構方法。
【背景技術】
[0002] 如何使機器人能更好的理解其所處的工作環(huán)境，或具有與智能生命體相類似的環(huán) 境認知能力，是長久以來國內外學者密切關注并積極研討的具有挑戰(zhàn)性的研究課題。因此， 提出一種可用于機器視覺的現(xiàn)實場景信息重構方法具有重要的意義。
[0003] 高動態(tài)范圍HDR圖像是一種可以存儲自然場景亮度信息的強大工具。但是，自然 場景的亮度值跨越了很多數(shù)量級，而一般的顯示設備及打印設備的動態(tài)范圍僅僅為2個數(shù) 量級，簡單的通過線性變換來映射HDR圖像到較低的顯示設備上，往往會導致高亮區(qū)域和 暗區(qū)域的細節(jié)信息嚴重丟失。較暗區(qū)域的細節(jié)變得不易從黑色中識別，而高亮區(qū)域的細節(jié) 變得不易從白色中分辨。為了滿足機器視覺感知真實環(huán)境的需求，需要對采集到的HDR圖 像進行信息重構。
[0004]Retinex理論是Land提出的一個用來解釋在變化的光照條件下，視覺系統(tǒng)是如何 從自然場景中獲取信息的色彩理論。Land通過實驗發(fā)現(xiàn)，當人眼觀察自然景物時，入射到人 眼視網(wǎng)膜上的自然光福射值與景物表面的光亮度值無關。依據(jù)該實驗結論，Retinex方法 將目標圖像分為反射層和光照層，之后通過削弱光照層的影響而達到壓縮動態(tài)范圍和增強 圖像的目的?；谥行?環(huán)繞的Retinex方法是非迭代的，處理后的新值由該像素點及其 周圍像素點的權重平均的比值給出。這種Retinex是由Land首先提出，并由Rahman發(fā)展 出了單尺度Retinex(SSR)和多尺度Retinex(MSR)。中心/環(huán)繞型Retinex方法不僅實現(xiàn) 和操作比較容易，同時較之以前版本的方法，運算速度顯著提高，處理效果更好，在實際應 用中采用最為廣泛。
[0005]MSR方法通過多個不同尺度的SSR結果進行加權平均，包括了多個尺度的優(yōu)點，可 以在動態(tài)范圍壓縮和整體感保持方面取得一定的平衡。雖然不能完全消除"光暈"現(xiàn)象，但 能夠削弱"光暈"，使圖像的處理效果更加理想。但是同時也具有權重因子不容易確定，而且 計算量過大的問題。增益/偏移指的是在Retinex方法之后，為了讓圖像取得更好的顯示 效果，截取直方圖的一部分最大和最小的信號偏移量。
[0006] 中心/環(huán)繞型Retinex用于HDR圖像可視化時的問題：參數(shù)問題，易用性已經成為 消費類電子產品開發(fā)中需要考慮的一個重要問題。而用戶參數(shù)的個數(shù)成為衡量易用性的一 個重要的指標。如果MSR中由N個SSR組成，則每個SSR的用戶參數(shù)有：權重因子wn，環(huán)繞 函數(shù)的尺度常數(shù)c以及增益/偏移的兩個截取閾值Tth和Tdown。那么MSR的用戶參數(shù)為 4XN個。當N= 6時，MSR需要用戶設定的參數(shù)達到了 24個。而這每一個參數(shù)都會對最后 的圖像效果產生影響。這顯然不適合應用在消費類電子產品當中。光暈問題，利用SSR處 理可以有效改善高動態(tài)范圍圖像的視覺效果，但是在明暗對比明顯處會產生"光暈"現(xiàn)象， 而MSR處理雖然可以在一定程度上削弱"光暈"現(xiàn)象，但是效果并不完美。而且由于參數(shù) 和計算量的問題，限制了其的應用。對比度問題，為了得到更好的圖像質量，中心/環(huán)繞型Retinex使用增益/偏移箝位的方法來增強結果圖像的。增益/偏移指的是在Retinex方 法之后，為了讓圖像取得更好的顯示效果，截取直方圖一部分最大和最小的信號偏移量。但 是傳統(tǒng)的增益/偏移箝位方法并不適合HDR圖像，產生的結果圖像的對比度過低。

【發(fā)明內容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種提高了計算速度和最終圖像對比度的可用于機器視 覺的高動態(tài)范圍現(xiàn)實場景信息重構方法，以解決上述【背景技術】中提出的問題。
[0008] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：
[0009] 一種可用于機器視覺的高動態(tài)范圍現(xiàn)實場景信息重構方法，具體步驟如下：
[0010] (1)輸入的HDR圖像首先經過參數(shù)整合，確定出每個單尺度的SSR的權重因子和尺 度常數(shù)；
[0011] (2)確定出每個SSR的權重因子和尺度常數(shù)后進行SSR處理，SSR方法的數(shù)學形式 如下式所示：
[0012] Ri(x,y) =logIi(x,y)-log[F(x,y)*Ii(x,y)] (公式 1)
[0013] 其中Ri(x，y)是Retinex在第i個顏色譜段的輸出，S唑標（x，y)位置的亮度值， *表示卷積運算，F(xiàn)(x，y)是環(huán)繞函數(shù)，形式為：
[0014]F(x,y) =K.exp[- (x2+y2) /c2](公式 2)
[0015] 其中c為高斯環(huán)繞函數(shù)的尺度常數(shù)，K為規(guī)一化因子，使得：
[0016] / /F(x,y)dxdy= 1 (公式 3)
[0017] (3)多個不同尺度的SSR處理結果的加權平均成MSR，公式如下：
[0018]
(公式 4)
[0019] 其中RMl(x，y)是多尺度Retinex在第i個顏色譜段的輸出，N為SSR個數(shù)，Wn為 對應每一個SSR的權值，F(xiàn)n(x，y)是第n個SSR的環(huán)繞函數(shù)；
[0020] (4)進行增益/偏移的處理：將圖像歸一化，然后將直方圖分成11個區(qū)間，統(tǒng)計出 每個區(qū)間的像素點的個數(shù)，以直方圖中最大值的5%為閾值，計算出該圖像的截取閾值的上 下限。
[0021] 作為本發(fā)明進一步的方案：所述步驟（2)在SSR處理的過程中使用快速雙邊濾波 代替高斯濾波。
[0022] 作為本發(fā)明再進一步的方案：所述步驟（4)中的增益/偏移的處理方法為半自動 增益/偏移。
[0023] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0024]本發(fā)明使用快速雙邊濾波代替了傳統(tǒng)Retinex中的高斯濾波，這樣不僅避免了 "光暈"現(xiàn)象，而且提高了方法的計算速度；提出了一種半自動增益/偏移方法，該方法獨立 于色彩通道，根據(jù)不同的圖像內容自動的計算出截取閾值的上下限，有效的提高了最終圖 像的對比度；將傳統(tǒng)的中心/環(huán)繞型Retinex方法當中的大量的參數(shù)進行了合理的整合，歸 結出唯一的用戶參數(shù)，該參數(shù)使用戶可以在計算速度和圖像質量之間取得平衡；本發(fā)明可 用于消費類數(shù)碼相機，機器視覺環(huán)境感知以及后期的圖像渲染軟件當中。
【附圖說明】
[0025] 圖1為本發(fā)明的方法結構框圖。
[0026] 圖2為本發(fā)明中直方圖示意圖。
【具體實施方式】
[0027] 下面結合【具體實施方式】對本專利的技術方案作進一步詳細地說明。
[0028] 一種可用于機器視覺的高動態(tài)范圍現(xiàn)實場景信息重構方法，具體步驟如下：
[0029] (1)輸入的HDR圖像首先經過參數(shù)整合，確定出每個單尺度的SSR的權重因子和 尺度常數(shù)；由于HDR圖像的格式有很多種，所以為了使指定的參數(shù)更加具有代表性，輸入的 HDR圖像首先經過歸一化操作；
[0030] (2)確定出每個SSR的權重因子和尺度常數(shù)后進行SSR處理，在SSR處理的過程中 使用快速雙邊濾波代替高斯濾波，SSR方法的數(shù)學形式如下式所示：
[0031] Ri(x,y) =logIi(x,y)-log[F(x,y)*Ii(x,y)] (公式 1)
[0032] 其中Ri(x，y)是Retinex在第i個顏色譜段的輸出，S唑標（x，y)位置的亮度值， *表示卷積運算，F(xiàn)(x，y)是環(huán)繞函數(shù)，形式為：
[0033]F(x,y) =K.exp[- (x2+y2) /c2] (公式 2)
[0034] 其中c為高斯環(huán)繞函數(shù)的尺度常數(shù)，K為規(guī)一化因子，使得：